考虑几何约束的AUV回收路径规划

结合3次B样条的曲率连续特性和遗传算法的全局搜索特性,提出了一种适合欠驱动AUV(自治水下机器人)的回收路径规划方法.算法给出连接始末位置的光滑3维路径,适用于AUV回收的归航阶段,能够保证AUV以合适的姿态进行后续的导引对接.首先,分析了AUV的欠驱动特性带来的几何约束问题,包括任务终端约束和运动约束.其次,根据B样条曲线的特性确定通过选取控制点序列来给出3维路径曲线的思路.第一步采用样板的方式确定一部分控制点使曲线满足终端约束条件,第二步将AUV的回转和升沉运动约束写入遗传算法,通过对解空间的启发式自适应搜索确定中间控制点,两部分控制点所决定的曲线满足所有的几何约束条件.最后,针对路径的生成和跟踪,设计了半物理动力学仿真试验,从几何的角度对比AUV航迹和路径.结果显示,路径与AUV的运动能力具有很好的匹配特性,能够保证跟踪结束时AUV的位置和姿态满足导引对接阶段的要求.     

自主式水下航行器三维路径跟踪的神经网络H∞鲁棒自适应控制方法

本文研究了存在模型不确定以及外界未知扰动情况下的自主式水下航行器(AUV)的三维路径跟踪控制问题. 针对此问题, 首先利用时标分离原理及正交投影Serret-Frenet坐标系建立了描述AUV质心运动及姿态运动的的仿射非线性数学模型. 其次, 在控制器设计中运用神经网络H∞鲁棒自适应算法克服了模型的不确定性及扰动, 同时在控制器设计中利用了主导输入的思想, 降低了闭环系统的复杂度, 减少了实时计算工作量, 便于工程应用. 基于Lyapunov理论的分析保证了系统的稳定性. 仿真结果表明, 路径跟踪控制律可以保证AUV沿期望路径运动, 并且具有良好的动态性能.     

非线性迭代滑模的欠驱动AUV路径跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人（AUV）在未知海流干扰作用下的路径跟踪控制,提出一种基于非线性迭代滑模增量反馈的路径跟踪控制器。选用一般曲线参数和Serret-Frenet坐标系描述路径跟踪误差,建立AUV水平面路径跟踪误差方程。采用迭代方法,设计滑模增量反馈控制器,无需对AUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计。仿真实验表明,设计的控制器参数易于调节,可用于实际欠驱动水下机器人来实现对水平面路径的精确跟踪。     

非完整移动机器人全局路径跟踪控制

根据制导路径跟踪理论,提出了一种非完整移动机器人全局路径跟踪控制方法.这一方法首先在路径坐标系上计算实际位置与期望位置的误差,利用制导的路径跟踪理论,导出消除该误差所需的姿态角和路径参数更新律,然后据此求解角速度及实际控制.文中还给出了初始路径参考点的计算方法,分析了路径跟踪方向和反转方法.稳定性分析证明该方法没有控制奇异点,受控闭环系统全局一致渐近稳定.最后通过移动机器人典型路径跟踪实验验证了所提出方法的可行性.     

基于卡尔曼滤波的自主式水下航行器大尺度编队控制

针对网络环境下环境噪声对自主式水下航行器编队控制的影响,提出一种利用卡尔曼滤波实时估计AUV最优运动状态的编队控制方法.将空间间隔较远的多AUV系统建模为多智能体系统,从大尺度上研究其编队控制问题.为了得到每个AUV速度状态的最优估计值,每个AUV都嵌入一个全局卡尔曼滤波器,利用该全局滤波器进行最优估计从而计算出噪声环境下其自身的最优位置.仿真结果验证了所给出的控制策略的有效性.     

基于人工势场与速度合成的AUV路径规划

水下环境与地面环境有着本质区别,海流对自治水下机器人航行的影响远大于地面移动机器人所受风速的影响,因此,AUV(Autonomous Underwater Vehicle)水下作业的过程中,不仅要避开运动过程中所遇到的障碍物,还要考虑受到海流因素的影响.将人工势场路径规划算法直接应用到AUV路径规划中,显然难以达到路径最优效果.为解决AUV在海流环境下的路径规划问题,本文针对机器人水下航行的特点,在传统人工势场方法的基础上,考虑海流作用,将速度合成的算法与人工势场相结合,克服海流对AUV水下航行的影响,提出一种新的AUV水下路径规划算法.仿真试验表明,所提算法达到了良好的效果.     

深海AUV无动力下潜运动特性研究

为探究深海AUV无动力下潜过程中的运动特性,提高下潜运动预报精度,本文考虑海流和浮力变化影响,基于AUV空间运动方程,建立了其稳态无动力下潜运动的仿真方法.通过改变控制输入参数,揭示了AUV各状态量与净负浮力、重心位置、舵角及海洋环境之间的变化规律.结果表明:海流和浮力变化会使AUV的运动状态作出相应调整,以适应流动情况变化,但运动姿态始终是稳定的;无动力螺旋下潜可大大改善AUV在水平面内的漂移距离;相同环境干扰下,AUV下潜速度越快,耗时越短,其漂移距离越小.     

生物启发神经动力学模型的自治水下机器人反步跟踪控制

本文提出一种生物启发神经动力学模型的自治水下机器人(autonomous underwater vehicles,AUV)三维轨迹跟踪控制算法.将AUV在三维空间的运动分为水平面运动和垂直面运动,针对传统反步轨迹跟踪控制器出现的速度跳变问题,采用生物启发神经动力学模型,通过构造一种简单的中间虚拟变量,同时结合Lyapunov函数设计出轨迹跟踪控制律,使其控制效果在水平面和垂直面都能够达到全局渐近稳定并且有平滑连续的输出结果,克服AUV反步轨迹跟踪控制的速度跳变问题.仿真结果证明了所提控制律的有效性.     

一种基于电子海图的欠驱动AUV区域搜索方案

针对环境(主要指边界信息)已知的区域搜索任务,设计了适用于欠驱动AUV(autonomous underwater vehicle)的区域搜索方案,能在极少量人工参与的情况下在任务区域的电子海图基础上实现环境模型建立进而规划出全局路径,由AUV自主地完成对路径和地形的自主跟踪,从而实施诸如地理信息采集或物体探测等作业任务.首先,路径规划方法能在给定任务参数的基础上自主地对电子海图进行处理形成环境模型并据此给出2维梳状全局路径,即使区域的几何形状为复杂的凹多边形也能给出合理结果;其次,自主跟踪采用解耦的控制方法,即分别对纵向速度、艏向和深度进行控制,使得AUV能同步地完成对水平面路径和对海底地形的跟踪.提出了一种基于Sigmoid函数的路径跟踪制导控制方法,控制器以AUV的当前艏向及其与路径的横向距离偏差作为输入,经过计算输出参考艏向角;将具有良好鲁棒性的非线性自适应S面控制算法融入执行层的控制,在加速了系统响应的同时减小了超调从而提升了控制效果;最后,跟踪仿真试验的结果显示AUV在水平面对梳状路径的跟踪误差在给定路径规划重叠率参数的前提下能保证AUV对区域扫描的全覆盖,在垂直面对地形高度的跟踪误差符合传感器对距离的要求.全局路径规划方法的可行性在介绍算法的同时结合算例得以验证,跟踪仿真试验也说明自主跟踪控制器能较好地同时跟踪梳状路径和变化的地形.     

基于迭代滑模增量反馈的欠驱动AUV地形跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人(AUV)在未知海流干扰作用下的地形跟踪控制,提出一种基于非线性迭代滑模增量反馈的航迹跟踪控制器.基于虚拟向导的方法,建立AUV垂直面航迹跟踪误差方程.采用迭代方法,设计滑模增量反馈控制器,无需对AUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计,这样避免了AUV俯仰舵的抖振现象,并且减小了输出反馈控制的稳态误差与超调问题.仿真实验表明,所设计的控制器对AUV系统的模型参数摄动及海流干扰变化不敏感,所设计的参数易于调节.     

基于L2干扰抑制的水下机器人三维航迹跟踪控制

为实现自治水下机器人(AUV)的三维航迹跟踪控制,考虑了非线性水动力阻尼对AUV系统的影响和外界海流干扰作用,提出了基于L2干扰抑制的鲁棒神经网络控制方法.该方法基于李雅普诺夫稳定性理论,设计神经网络控制器补偿非线性水动力阻尼和外界的海流干扰,再将神经网络的估计误差当做AUV系统的外部干扰用L2干扰抑制控制器予以消除.最后针对某AUV进行了螺旋线三维下潜跟踪控制仿真实验,结果表明设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,可以实现AUV三维航迹的精确跟踪.     

多自主水下航行器系统一致性编队跟踪控制

研究了自主水下航行器的编队路径跟踪问题.基于无源性理论与一致性跟踪理论,在仅有部分AUV获取编队速度信息情形下,设计一种分布式控制律,实现了集群AUV的一致性编队跟踪.控制律分为2个部分:一部分基于无源性同步原理,建立了协同误差到跟踪误差的无源性通道;另一部分为一致性协同跟踪控制器,保证每个AUV相对于虚拟领航者的不一致参考信息通过协商达到最终一致状态.文章应用Nested Matrosov定理证明了整个闭环系统的稳定性,仿真结果验证了上述方法的有效性和可行性.     

基于有限时间系统同步的自治水下航行器回收控制

基于主-从系统状态同步的思想,提出了母艇在平面运动中回收自治水下航行器（Autonomous underwater vehicle,AUV）的一种控制方法. 在给出母艇和自治水下航行器的动力学模型基础上,建立了自治水下航行器（从系统）接收母艇（主系统）的状态信息并控制自身接近母艇的主从控制方案,使母艇自主回收水下航行器的问题转化为两者的运动状态同步问题. 利用有限时间稳定性理论,设计了一种在常值海流扰动影响下,自治水下航行器能够在有限时间内被母艇回收的滑模控制器,理论证明和仿真实例证实了该控制器的有效性.     

Lurie控制系统的时滞相关绝对稳定性新判据

研究了纵平面内的自主水下航行器(AUV)的跟踪控制问题. 该AUV由一个内部滑动质点及后推进器驱动. 结合滑动质点的运动方程, AUV可视为欠驱动系统. 基于Lyapunov理论及反步控制方法, 提出了一种跟踪控制律以镇定误差动力学并使得位置跟踪误差收敛于零点左右的一个小邻域内. 仿真结果验证了该控制律的有效性.     

欠驱动飞艇平面路径跟踪控制

针对欠驱动飞艇模型,提出一种基于制导向量场的平面路径跟踪控制方法.首先,基于牛顿-欧拉方程建立欠驱动飞艇动力学模型;然后,基于向量场理论构造制导向量场以获得期望偏航角,结合反步法设计路径跟踪控制律,并通过稳定性分析证明所设计的控制律能够使路径跟踪误差收敛到零而且闭环系统状态有界;最后,通过仿真对比了所提出方法与已有方法的控制效果,仿真结果验证了所提出方法的有效性和优越性.     

基于离散滑模预测的欠驱动AUV三维航迹跟踪控制

针对欠驱动自主水下航行器（AUV）的模型不确定和外界海流干扰问题,为了实现欠驱动AUV的三维航迹跟踪控制,采用虚拟向导法建立空间运动误差离散化模型.基于递归滑模思想设计离散滑模预测控制器,利用滚动优化和反馈校正方法补偿了不确定项对滑模预测模型的影响.最后针对某欠驱动AUV进行了空间曲线跟踪控制仿真实验.结果表明,所设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,保证了欠驱动AUV三维航迹跟踪系统的鲁棒性,实现了三维航迹的精确跟踪.     

海流环境下多AUV多目标生物启发任务分配与路径规划算法

针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题, 本文在栅格地图构建的 基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法, 并考虑海流对路径规 划的影响. 首先建立BINN模型, 利用此模型表示AUV的工作环境, 神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位 置单元一一对应; 接着, 比较每个目标物在BINN地图中所有AUV的活性值, 并选取活性值最大的AUV作为它的获 胜AUV, 实现多AUV任务分配; 最后, 考虑常值海流影响, 根据矢量合成算法确定AUV实际的航行方向, 实现AUV路 径规划与安全避障. 海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在多AUV水下任务分配与路径规划中的有效性.     

基于DWK的AUV分布交互视景仿真

在建立远程低速回转体AUV的六自由度运动模型的基础上,设计了AUV六自由度视景仿真系统的总体结构,并基于国产分布式交互仿真软件平台DWK对远程低速回转体AUV的六自由度运动进行了视景仿真。结果表明本仿真系统很好地模拟了AUV的六自由度水下运动情况,可以在短时间内使设计人员对AUV的六自由度运动有系统直观的认识,对研究AUV的操纵性具有重要的意义。     

欠驱动飞艇三维路径跟踪控制

针对欠驱动飞艇的路径跟踪控制问题,提出了一种基于制导向量场的三维路径跟踪控制方法.首先,引入向量场理论.接着基于牛顿–欧拉方程建立欠驱动飞艇动力学模型.基于所提模型和向量场理论构造制导向量场以获得期望姿态角和期望速度.然后结合反步法和PD控制设计路径跟踪控制器,用指令滤波器对控制器设计过程中虚拟控制的导数进行估计,避免了复杂的解析计算.所设计的控制器是由制导向量场子系统、姿态稳定环和速度跟踪环组成的内外环结构.稳定性分析证明了飞艇的路径跟踪误差最终一致有界.最后仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于自适应Backstepping的欠驱动AUV三维航迹跟踪控制

为了实现欠驱动自治水下机器人（AUV）三维航迹跟踪控制,基于非完整系统理论分析了AUV缺少横向推进器时的欠驱动控制系统特性,并验证了欠驱动AUV存在加速度约束不可积性.基于李亚普诺夫稳定性理论,利用自适应Backstepping设计连续时变的航迹点跟踪控制器,以抑制外界海流的干扰.仿真实验表明,所设计的控制器能实现欠驱动AUV对一序列三维航迹点的渐近镇定,并且航迹跟踪的精确性和鲁棒性明显优于PID控制.